Sistem Deteksi Bentuk Wajah Individu Untuk Rekomendasi Model Rambut Pria Berbasis Yolo (You Only Look Once)

Rizqullah, Muhammad Haekal (2026) Sistem Deteksi Bentuk Wajah Individu Untuk Rekomendasi Model Rambut Pria Berbasis Yolo (You Only Look Once). S1 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
Cover dan Abstrak.pdf - Published Version

Download (1MB)
[img] Text (Bab I Pendahuluan)
Bab I Pendahuluan.pdf - Published Version

Download (5MB)
[img] Text (Bab V Penutup)
Bab V Penutup.pdf - Published Version

Download (502kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (270kB)
[img] Text (SkripsiFullText_1911513004_M Haekal Rizqullah)
SkripsiFullText_1911513004_M Haekal Rizqullah.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Penampilan, khususnya model rambut, merupakan elemen penting yang memengaruhi kepercayaan diri pria. Namun, banyak pria menghadapi kesulitan dalam menentukan model rambut yang sesuai dengan bentuk wajah mereka, dan kapster seringkali kesulitan memberikan rekomendasi yang tepat tanpa alat bantu objektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem otomatis yang mampu mendeteksi bentuk wajah individu (oval, bulat, persegi, dan segitiga) serta memberikan rekomendasi model rambut yang relevan. Sistem ini dibangun menggunakan algoritma YOLOv4-tiny yang diimplementasikan pada perangkat single board computer Raspberry Pi 4 Model B dengan input citra dari Webcam Logitech C270. Dataset yang digunakan telah melalui proses preprocessing dan augmentasi data seperti flip, rotation, shear, brightness, blur, dan noise hingga mencapai total 4.040 data guna meningkatkan akurasi dan ketangguhan model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan deteksi secara real-time dan menampilkan hasilnya melalui antarmuka website berbasis PHP dan MySQL yang terintegrasi di lingkungan lokal. Berdasarkan pengujian pengguna, sistem mendapatkan penilaian positif pada aspek visual dan kemudahan penggunaan, sehingga layak digunakan sebagai alat bantu konsultasi model rambut di barbershop untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Item Type: Thesis (S1)
Supervisors: Dr. Eng. Rian Ferdian, M. T
Uncontrolled Keywords: Bentuk Wajah; Model Rambut; YOLOv4-tiny; Raspberry Pi; Image Processing
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > S1 Teknik Komputer
Depositing User: S1 Teknik Komputer
Date Deposited: 26 Jan 2026 04:50
Last Modified: 26 Jan 2026 04:50
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/517984

Actions (login required)

View Item View Item